Distance Electronic Learning Strategy in Medical Teaching During the COVID-19 Pandemic: Cross-Sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Teaching hospitals have been regarded as the primary settings where doctors teach and practice high-quality medicine, as well as where medical students learn the profession and acquire their initial clinical skills. A percentage of instruction is now done over the internet or via electronic techniques. The present COVID-19 epidemic has pushed distance electronic learning (DEL) to the forefront of education at all levels, including medical institutions. OBJECTIVE: This study aimed to observe how late-stage medical students felt about DEL, which was put in place during the recent COVID-19 shutdown in Jordan. METHODS: We conducted a prospective, cross-sectional, web-based, questionnaire-based research study during the COVID-19 pandemic lockdown between March 15 and May 1, 2020. During this period, all medical schools in Jordan shifted to DEL. RESULTS: A total of 380 students responded to a request to fill out the questionnaire, of which 256 completed the questionnaire. The data analysis showed that 43.6% (n=112) of respondents had no DEL experience, and 53.1% (n=136)of respondents perceived the DEL method as user-friendly. On the other hand, 64.1% (n=164) of students strongly believed that DEL cannot substitute traditional clinical teaching. There was a significant positive correlation between the perception of user-friendliness and the clarity of the images and texts used. Moreover, there was a strong positive correlation between the perception of sound audibility and confidence in applying knowledge gained through DEL to clinical practice. CONCLUSIONS: DEL is a necessary and important tool in modern medical education, but it should be used as an auxiliary approach in the clinical setting since it cannot replace conventional personal instruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».